TensorFlow中的 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 函数是一个双向的动态循环神经网络的实现方法，用于在给定输入序列的情况下，预测每个时刻的输出。双向动态循环神经网络可以通过双向扫描输入序列来获取更全局的上下文信息，从而提高了模型的预测准确率。下面是该函数的使用方法及两个实例说明。
函数参数
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(
cell_fw,
cell_bw,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state_fw=None,
initial_state_bw=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swap_memory=False,
time_major=False,
scope=None
)
cell_fw：前向 cellcell_bw：后向 cellinputs：输入张量，形状为[batch_size, max_time, input_size]。sequence_length：可选的序列长度。如果提供，包含表示每个批处理中的序列长度的张量的统一形状(batch_size,)。如果不提供，则算法将假定所有批次具有相同的序列长度。initial_state_fw：前向 RNN 的初始状态。可选的形状为cell_fw.state_size的元组。initial_state_bw：后向 RNN 的初始状态。可选的形状为cell_bw.state_size的元组。dtype：可选。输入数据类型，默认为inputs.dtypeparallel_iterations：可选。在不同时间步之间并行计算的迭代次数。swap_memory：可选。如果为 True，则交换 GPU 内存和系统内存，从而减少内存消耗。time_major：可选。如果为True，则输入和输出张量的形状应为[max_time, batch_size, depth]。否则应该是[batch_size, max_time, depth]。默认为False。scope：可选的操作名称前缀。（可省略）
使用方法
import tensorflow as tf
# 定义前向和后向 cell
cell_fw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=100)
cell_bw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=100)
# 输入张量，形状为 [batch_size, max_time, input_size]
inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, None, 200], name='inputs')
# 用来保存序列长度的张量，形状为 [batch_size]
sequence_length = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='sequence_length')
# 双向动态循环神经网络
outputs, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw=cell_fw,
cell_bw=cell_bw,
inputs=inputs,
sequence_length=sequence_length,
dtype=tf.float32)
在上面的例子中，我们使用 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell 来定义前向和后向的 LSTM 神经元，同时使用 tf.placeholder 来定义输入张量和序列长度。然后使用 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 函数来创建双向 LSTM 神经网络。
在实际使用中，还需要使用 tf.nn.dynamic_rnn 来计算整个网络中的每个时间步的输出值和内部状态。
示例1
使用 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 函数来多层处理输入张量，如下所示：
import tensorflow as tf
# 定义前向和后向 cell
num_units = 100
cell_fw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=num_units)
cell_bw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=num_units)
# 多层双向 LSTM 网络
num_layers = 2
inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, None, 200], name='inputs')
sequence_length = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='sequence_length')
for i in range(num_layers):
with tf.variable_scope('layer_{}'.format(i)):
outputs, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw=cell_fw,
cell_bw=cell_bw,
inputs=inputs,
sequence_length=sequence_length,
dtype=tf.float32)
# 将前向和后向输出进行连接
inputs = tf.concat(outputs, axis=-1)
# 获取最后一层的输出和状态
outputs = outputs[-1]
states = states[-1]
在这个例子中，我们定义了一个双向 LSTM 网络，它由两个堆叠的双向 LSTM 网络层组成。每个双向 LSTM 层由一个前向和一个后向的 LSTM 神经元组成。我们使用循环语句的方式来实现每一层的双向 LSTM 神经网络，并利用 tf.concat 函数将前向和后向输出进行连接，然后作为下一层的输入。最后，我们得到最后一层的输出和状态。
示例2
在下面的例子中，我们使用 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 函数来进行情感分类。
import tensorflow as tf
# 查看是否支持GPU加速
print(tf.test.gpu_device_name())
# 加载 IMDB 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=5000)
# 归一化输入数据
x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=100)
x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=100)
# 定义前向和后向 cell
num_units = 32
cell_fw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=num_units)
cell_bw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=num_units)
# 双向动态循环神经网络
inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, 100], name='inputs')
sequence_length = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='sequence_length')
embedding = tf.Variable(tf.random_uniform([5000, 50], -1.0, 1.0))
inputs_embedding = tf.nn.embedding_lookup(embedding, inputs)
outputs, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw=cell_fw,
cell_bw=cell_bw,
inputs=inputs_embedding,
sequence_length=sequence_length,
dtype=tf.float32)
# 将前向和后向输出进行连接
outputs = tf.concat(outputs, axis=-1)
last_output = tf.gather_nd(outputs, tf.stack([tf.range(tf.shape(outputs)[0]), sequence_length-1], axis=1))
# 输出层，采用 softmax 分类器
num_classes = 2
logits = tf.layers.dense(inputs=last_output, units=num_classes)
predictions = tf.nn.softmax(logits)
# 定义损失函数和优化器
labels = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None], name='labels')
loss_op = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss_op)
# 计算精度
correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(predictions, 1), tf.cast(labels, tf.int64))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, "float"))
# 构建会话
session = tf.Session()
session.run(tf.global_variables_initializer())
# 训练模型
for epoch in range(10):
for batch_x, batch_y in zip(tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32),
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(y_train).batch(32)):
batch_seq_lengths = [len(seq[:100]) for seq in batch_x]
feed_dict = {inputs: batch_x,
labels: batch_y,
sequence_length: batch_seq_lengths}
session.run(train_op, feed_dict=feed_dict)
train_loss, train_acc = session.run([loss_op, accuracy], feed_dict=feed_dict)
test_loss, test_acc = session.run([loss_op, accuracy], feed_dict={inputs: x_test,
labels: y_test,
sequence_length: [100] * len(y_test)})
print("Epoch %d, train loss=%.4f, train acc=%.4f, test loss=%.4f, test acc=%.4f"
% (epoch+1, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))
在这个例子中，我们构建了一个双向 LSTM 神经网络来对情感分类数据集进行分类。我们输入的是 IMDB 数据集，其中包括 25000 条带有正向 or 负向评价的电影评论，所有评价都已经预处理并以 padded 的形式进行存储在张量中。我们首先将输入的词汇表映射到 50 维的嵌入向量中，然后使用 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 函数来计算双向 LSTM 神经网络中的输出。我们训练一个 softmax 分类器以对评论进行分类，并使用 tf.train.AdamOptimizer 训练我们的网络。最后，在测试集上打印每个epoch的损失和准确度。
以上就是双向动态循环神经网络的使用和两个实例的说明。